【摘 要】
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工业机器人工作时受多种不确定因素影响,运动精度下降.为量化机器人运动精度退化程度和提高机器人作业精度,引入一种基于Vine Copula的改进包络方法,开展机器人运动轨迹时变可靠性建模与分析.首先通过机器人运动学分析建立操作臂末端参考点位置误差模型和区间可靠性分析模型;随后基于包络思想,推导机器人极限状态运动误差函数的失效包络面方程,求解轨迹区间上的包络展开点;最后,利用Vine Copula函数,建立展开点之间的联合概率密度函数,并计算区间失效概率.该方法可处理多种分布类型的误差变量,解决了传统包络法在
【机 构】
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江苏理工学院机械工程学院,常州213001;金陵科技学院机电工程学院,南京211169;机械科学研究总院江苏分院有限公司,常州213001
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工业机器人工作时受多种不确定因素影响,运动精度下降.为量化机器人运动精度退化程度和提高机器人作业精度,引入一种基于Vine Copula的改进包络方法,开展机器人运动轨迹时变可靠性建模与分析.首先通过机器人运动学分析建立操作臂末端参考点位置误差模型和区间可靠性分析模型;随后基于包络思想,推导机器人极限状态运动误差函数的失效包络面方程,求解轨迹区间上的包络展开点;最后,利用Vine Copula函数,建立展开点之间的联合概率密度函数,并计算区间失效概率.该方法可处理多种分布类型的误差变量,解决了传统包络法在误差变量为非正态分布时的求解困难甚至失效问题.以KUKA机器人为研究对象,采用改进方法和传统包络法计算区间可靠度,并对比蒙特卡洛仿真结果.研究表明改进方法具有更高的求解精度,且可以有效处理含多种分布类型的机器人位置误差变量问题.
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